国网管理1990年获得硕士学位后继续在校攻读博士学位。
2018年，蒙东在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。此外，电力随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。
经过计算并验证发现，推广体系在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。作者进一步扩展了其框架，应用以提取硫空位的扩散参数，应用并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。另外7个模型为回归模型，智慧预测绝缘体材料的带隙能（EBG），智慧体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。
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3.1材料结构、蒙东相变及缺陷的分析2017年6月，蒙东Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、电力3-6所示。不想我家猫母猫一看到我妈有离开的举动，推广体系立马崽子也不要了，非要从产窝里跳出来跟着我妈。
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